Make est une plate-forme d'automatisation visuelle de l'IA orientée équipe, avec plus de 3 000 connecteurs d'applications prédéfinis AI Agent, MCP et orchestration de scènes visuelles comme noyau, couvrant les six principaux domaines d'automatisation de l'informatique, du marketing, des ventes, des opérations, des finances et des ressources humaines.

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Paramètres et statistiques de base de Make

Make est une plateforme d'automatisation de l'IA visuelle sous Celonis. Il utilise le « Scénario » comme unité d'orchestration principale et combine les déclencheurs, les actions, le routage et les nœuds IA dans un flux de travail en plusieurs étapes par glisser-déposer. La plateforme fournit des fonctionnalités milieu de gamme automatisées unifiées pour les six domaines d'activité que sont l'informatique, le marketing, les ventes, les opérations, la finance et les ressources humaines.

Projets	Informations publiques
Positionnement officiel	La plateforme d'automatisation de l'IA visuelle
Formulaire de produit	Orchestration visuelle du workflow + Agent AI + Serveur MCP
Connecteurs d'applications	Plus de 3 000 applications prédéfinies
Intégration de l'IA	Plus de 400 connecteurs d'applications IA (dont OpenAI, DeepSeek, Perplexity, etc.)
Échelle client	Plus de 400 000 organisations, couvrant plus de 200 pays
Taille de l'équipe	350+ personnes
Certification de conformité	SOC 2 Type II, SOC 3, RGPD, SSO
Évaluation de la communauté	G2 4.7, Capterra 4.8, GetApp 4.8, Gartner 4.6
Dernière ligne de capacité	Agents IA, automatisation agentique, MCP, Make Grid
Plateforme d'assistance	Web, API, Webhook

Unité de facturation : Make utilise les « Crédits » comme unité de mesure pour l'exécution : une action de chaque module de la scène (comme l'ajout d'une ligne Google Sheet, l'appel de l'API OpenAI) consomme 1 crédit. Ce modèle de facturation est plus fin que le système de tâches de Zapier et convient aux scénarios à haute fréquence et à faible consommation. Toutefois, dans le cadre d’opérations à volume élevé, un budget de crédit doit être planifié à l’avance.

Échelle de l'écosystème : la combinaison de plus de 3 000 connecteurs et de plus de 400 intégrations d'IA signifie que la plupart des SaaS grand public peuvent être directement connectés. Pour les moyennes et grandes organisations qui ont besoin de connecter plusieurs systèmes d’entreprise, cela réduit les investissements répétés dans la création de connecteurs auto-construits.

Limite de déploiement : Make ne fournit actuellement qu'un formulaire SaaS cloud et ne prend pas en charge le déploiement auto-hébergé ou privé. Les organisations où la souveraineté des données est sensible doivent en tenir compte dans leurs évaluations de conformité.

Utilisateurs de Make et reconnaissance du marché

La position de Make sur le marché repose sur deux axes : la restructuration de la marque après l’acquisition et l’injection de capacités d’IA. Les données publiques officielles et les évaluations de tiers fournissent des dimensions de référence vérifiables.

Échelle et couverture client : la page officielle montre que plus de 400 000 organisations l'ont adopté, couvrant plus de 200 pays, et les clients incluent BNY Mellon, Bolt, Stellantis et d'autres grandes entreprises. Du point de vue des plateformes d'automatisation SaaS, ce niveau est juste derrière Zapier, mais il a formé un positionnement différencié dans la flexibilité de l'orchestration visuelle.

Notes tierces : G2 4.7, Capterra 4.8, GetApp 4.8, Gartner 4.6. Les quatre courbes de notation sont très cohérentes, ce qui indique que l'évaluation de l'expérience utilisateur sur les plateformes d'évaluation traditionnelles est stable. Ce qu'il faut noter, c'est le biais d'échantillonnage sur la plateforme de notation : les utilisateurs très actifs sont plus enclins à noter, tandis que les avis des utilisateurs qui abandonnent en raison de la complexité sont plus difficiles à recueillir par le système.

Reconnaissance de l'industrie : après avoir été acquis par Celonis (le leader du process mining), Make a acquis la synergie entre l'automatisation des processus au niveau de l'entreprise et le process mining. Celonis lui-même utilise également Make AI Agents pour réduire les coûts d'audit annuels (les cas de réussite officiels sont mentionnés publiquement). Ce type d'adoption interne de « chiennes mangeant leur propre nourriture pour chiens » a une valeur de référence pour les entreprises clientes.

Cas de référence : la page officielle des cas de réussite révèle FranklinCovey (économie de centaines de milliers de dollars et libération de centaines d'heures de travail), Perk (amélioration de l'efficacité opérationnelle interne) et d'autres cas, couvrant différentes échelles et secteurs. La condition préalable à la mise en œuvre est que l’organisation dispose d’un processus reproductible et standardisable.

L'avantage de coût de Make

• C-side/Individuel : Généralement, une version gratuite est fournie pour découvrir les fonctions de base, et l'utilisation à haute fréquence nécessite un abonnement payant.
• API/Développeur : Facturé au volume d'appels, adapté aux équipes de développement qui peuvent être intégrées de manière flexible dans leurs propres systèmes.
• Entreprise/Privatisé : contactez le propriétaire de l'entreprise pour un devis personnalisé et un plan de déploiement. Le prix spécifique est soumis à la page officielle de tarification en temps réel.

Principales fonctions de Make

La capacité de Make n'est pas simplement de refaire le modèle Zapier, mais de superposer une couche d'exécution et de gouvernance native de l'IA au-dessus de la couche inférieure d'orchestration visuelle.

• Orchestration visuelle de scènes : combinez des déclencheurs, des actions, des routeurs, des filtres et des agrégateurs dans des flux de travail en plusieurs étapes par glisser-déposer. Le routeur prend en charge les conditions de branchement, l'appel de sous-scénarios et l'itération de boucle, et est plus proche du contrôle de processus de programmation traditionnel dans une logique complexe que le Zap en plusieurs étapes de Zapier.
• AI Agent et Agentic Automation : la fonctionnalité AI Agent lancée en 2025 prend en charge la construction d'agents autonomes via des invites en langage naturel ou des méthodes de glisser-déposer, permettant aux agents d'achever l'orchestration des tâches dans plus de 3 000 applications au lieu d'une exécution en une seule étape. La différence avec les scénarios fixes est que l'agent dispose de capacités de prise de décision et peut ajuster dynamiquement les actions ultérieures en fonction des résultats intermédiaires.
• Connexion au serveur MCP : prise en charge de l'intégration du serveur MCP (Model Context Protocol) dans le lien d'automatisation, permettant au modèle d'IA d'appeler directement les capacités du système externe via des protocoles standard. Cela peut réduire la duplication de l’intégration pour les équipes qui disposent déjà de structures de gouvernance MCP dans l’entreprise.
• Créer une vue panoramique de Grid : un tableau de bord automatisé global pour la gestion d'entreprise, montrant l'état de fonctionnement de tous les départements et de tous les scénarios, le taux de défaillance et la consommation de points de crédit, résolvant le problème de la « boîte noire » d'automatisation - il s'agit d'une capacité de gouvernance sur laquelle les produits concurrents tels que Zapier n'ont pas encore autant mis l'accent.
• Plus de 400 intégrations d'applications IA : couvre les fournisseurs de modèles grand public tels que OpenAI, DeepSeek, Perplexity, Claude, etc., faisant des appels LLM un nœud standard dans la scène plutôt qu'un script externe. La plateforme ne limite pas le modèle à utiliser, les utilisateurs doivent uniquement apporter leur propre clé API.

Synergie fonctionnelle : Agent AI + MCP + Orchestration visuelle Lorsque les trois sont combinés, les capacités ne sont pas simplement additionnées. Un exemple typique est le suivant : l'utilisateur utilise des mots d'invite pour décrire un processus métier (construction d'agent), l'agent appelle automatiquement le connecteur MCP pour obtenir des données externes, puis effectue une approbation, une notification et une réécriture ultérieures via des scénarios visuels - l'ensemble du processus évolue d'un "processus codé en dur" à une "exécution axée sur les objectifs".

Faire évoluer la version

L'historique des versions de Make reflète clairement les trois étapes d'évolution depuis l'outil indépendant → la plateforme → l'IA native.

Phase 1 : Intégromat (~2015 - 2022)

Il entre sur le marché avec une orchestration visuelle de scénarios en plusieurs étapes. La principale différence réside dans la prise en charge du contrôle de processus avancé tel que la branche (routeur), l'agrégation (itérateur) et le sous-scénario (sous-scénario). Les premiers groupes d'utilisateurs sont concentrés dans les équipes d'opérations et de données qui nécessitent une logique complexe. Comparé au Zap linéaire multi-étapes de Zapier, Integromat est toujours en tête en termes de flexibilité d'orchestration, mais au prix d'une courbe d'apprentissage plus abrupte.

Phase 2 : Renommée en Make (~2022)

Après son acquisition par Celonis, le changement de marque a été achevé et l'interface est passée du style d'ingénierie d'Integromat à une conception de produit plus moderne. Dans le même temps, la vue panoramique Make Grid, le SSO et les journaux d'audit au niveau de l'entreprise ont été introduits, et la base de clients s'est élargie des individus/petites équipes aux moyennes et grandes entreprises. Le changement fondamental à ce stade est la mise à niveau du positionnement du produit d'un « outil d'automatisation » à une « plate-forme de gestion de l'automatisation ».

La troisième phase : IA native (~ 2024 à aujourd'hui)

L'intégration de nœuds d'IA (2024) fait de l'inférence LLM un module standard dans les scénarios ; le lancement d'AI Agent (2025) pousse encore plus le paradigme d'orchestration de « processus prédéfini » à « agent axé sur les objectifs ». L'ajout de la prise en charge de MCP fournit un canal de protocole standardisé pour connecter les modèles d'IA aux systèmes d'entreprise. Nous sommes toujours dans une période d’itération à haute fréquence. Il est recommandé d’utiliser une version mature de manière stable au lieu de suivre chaque mise à jour.

Les avantages techniques de Make

L’avantage technique de Make ne réside pas dans le caractère unique de l’infrastructure sous-jacente, mais dans la profondeur de l’adéquation entre la prise en charge native du moteur d’exécution pour les flux de travail complexes et la gouvernance visuelle.

Moteur d'exécution vs processus linéaire : différent du modèle d'exécution linéaire en plusieurs étapes de Zapier, le moteur de scène de Make prend en charge nativement les branches (routeur), l'agrégation (itérateur), les appels de sous-scénarios et les branches de gestion des erreurs. Cette architecture lui permet d'exprimer une logique commune dans la programmation traditionnelle telle que « si A alors B sinon C, et chacun des D exécute E » sans recourir à des scripts externes. Chaîne causale : capacités de contrôle de processus plus fortes → Une logique métier complexe peut être complétée dans une seule scène → Coûts de maintenance réduits pour l'épissage multi-scénarios.

Conception technique de l'orchestration visuelle : l'interface glisser-déposer de Make n'est pas un simple packaging graphique de code, mais un modèle unifié de déclencheurs, d'actions, de routage, d'agrégation et de nœuds d'IA dans un DAG exécutable (dirigé sans graphique). Chaque nœud peut définir indépendamment le mappage d'entrée et de sortie, les nouvelles tentatives d'erreur et le branchement conditionnel. Cette conception permet aux rôles non liés à la R&D de maintenir des processus automatisés de complexité moyenne.

Différenciation au niveau de la gouvernance : Make Grid intègre l'état d'exécution des scénarios, la consommation de points de crédit et la répartition des échecs dans un tableau de bord lisible par la gestion, et coopère avec les journaux d'audit et les rôles d'autorisation pour mettre à niveau l'automatisation des « outils d'efficacité personnelle » vers une « infrastructure au niveau du département ». Pour les équipes de gouvernance informatique, cela signifie qu’il n’y a pas d’inspection manuelle de l’état d’exécution de chaque scénario.

Limites techniques : la non prise en charge du déploiement auto-hébergé/privé est une limitation courante de toutes les plates-formes d'automatisation SaaS, mais Make peut être exclu dans les scénarios de conformité d'entreprise. De plus, la relation entre le délai d'exécution et la consommation de points de crédit dans les scénarios d'exécution à haute fréquence n'est pas rendue publique et transparente, et les performances réelles doivent être vérifiées via PoC avant l'achat.

Comment utiliser Make

Make propose deux entrées interactives, la construction côté Web et l'API/Webhook, couvrant le lien complet depuis la construction par glisser-déposer jusqu'au déclenchement programmatique.

Comment utiliser	Étapes applicables	Opérations de base	Conditions préalables
Scénario de construction de client Web	Conception, tests, exploitation et maintenance	Glissez-déposez pour configurer le déclencheur → action → nœud AI → routage	Créez un compte et démarrez le plan gratuit
Déclencheur API	Intégration de production	Scénarios de démarrage et d'arrêt, état des requêtes via l'API REST	Solutions de base et supérieures
Déclencheur Webhook	Liaison système externe	Recevoir une demande du système externe comme déclencheur de scène	Toutes les solutions
Créer un agent IA (mot d'invite)	Prototypage rapide	Utilisez un langage naturel pour décrire la cible, et l'agent démontera et organisera automatiquement	La disponibilité officielle actuelle prévaut

Chemin de démarrage typique : Après l'enregistrement, sélectionnez une scène proche de vos besoins dans la bibliothèque de modèles (fournit officiellement un grand nombre de modèles prédéfinis) et commencez à la cloner et à la modifier, ce qui est plus efficace que de construire à partir d'une scène vierge. Il est recommandé d'utiliser la solution gratuite pour exécuter 1 à 2 processus à faible risque (tels que la synchronisation des données de formulaire, la notification par e-mail) au cours de la première semaine, en se concentrant sur la vérification de la disponibilité du connecteur, si l'intervalle de déclenchement répond aux exigences et si la stratégie de nouvelle tentative en cas d'échec est acceptable.

Conseil de déploiement en production : La branche de gestion des erreurs (Handle Error) et l'alarme de notification doivent être configurées avant la mise en ligne de la scène pour éviter une panne silencieuse. Pour les scénarios impliquant l'écriture de données, il est recommandé d'utiliser d'abord un essai à sec ou un contexte de test pour vérifier le format de sortie, en particulier lors de l'utilisation de nœuds AI - une sortie LLM incontrôlable peut entraîner des formats de champ en aval anormaux.

Prix des produits de Make

Make utilise les « points de crédit » comme unité de mesure unifiée, et sa tarification est ouverte et transparente. Toutefois, les scénarios d’utilisation intensive nécessitent une déduction du coût marginal.

Forfaits	Frais mensuels	Crédits/Mois	Intervalle d'exécution minimum	Différences clés
Gratuit	0 $	1 000	15 minutes	Expérience de base, adaptée à la vérification de prototypes
Noyau	9 $	10 000	1 minute	API déverrouillée, scènes illimitées
Pro	16 $	10 000	1 minute	Exécution prioritaire, variables personnalisées
Équipes	29 $	10 000	1 minute	Rôles d'équipe, partage de modèles
Entreprise	Personnalisé	Personnalisé	Personnalisé	Assistance 24h/24 et 7j/7, sécurité avancée, fonctions personnalisées

Mécanisme de crédit : Chaque module consomme 1 crédit par exécution. Un scénario en 5 étapes exécuté 200 fois par jour = 1 000 crédits/jour (5×200). Cela signifie que les 1 000 points/mois du forfait Free sont rapidement épuisés en affaires réelles, et que seuls les forfaits Core et supérieurs sont utilisables au quotidien.

Éléments de coûts cachés : (1) Achat de points de crédit excédentaires - le prix unitaire après dépassement du quota mensuel est soumis à la page officielle ; (2) Frais d'inférence du nœud AI - l'appel d'OpenAI et d'autres modèles nécessite la propre clé API de l'utilisateur, Make ne paie pas pour cela ; (3) Les solutions d'entreprise nécessitent une confirmation commerciale : SSO, journaux d'audit, déploiement privé et autres conditions ne sont pas entièrement affichées sur la page de tarification publique.

Remise sur paiement annuel : Le fonctionnaire propose une option de paiement annuel (Payer annuellement), qui permet généralement d'économiser environ 15 à 20 % par rapport au paiement mensuel. Les détails sont soumis à la page en temps réel.

Créer des scénarios d'application

Les scénarios de mise en œuvre de Make se concentrent sur des processus numériques intersystèmes et standardisables, qui peuvent être répartis dans les trois catégories suivantes en fonction des rôles professionnels :

• Marketing Automation : distribution de contenu multiplateforme (médias sociaux → CMS → email), notation et diffusion des leads (formulaire → CRM → notification de vente) et agrégation de données de plateforme publicitaire. Les avantages se reflètent dans la réduction de la transcription manuelle et dans les délais de réponse des leads compressés de quelques heures à quelques minutes. Points clés à vérifier : Si la fréquence d'actualisation des données et la fenêtre d'attribution du connecteur de plateforme publicitaire répondent aux exigences.
• Ventes et opérations client : automatisation complète des liens depuis l'entreposage des leads → distribution → rappels de suivi → avertissements d'expiration de contrat, combinée à des nœuds d'IA pour créer des résumés de messages clients et des suggestions d'étapes suivantes. Focus de vérification : si le délai d'inférence du nœud IA ralentira le rythme du suivi des ventes ; lorsque des données clients sont impliquées, il est nécessaire de confirmer que la résidence des données est conforme.
• Processus informatique et financier : liaison avec le système de bons de travail (surveillance des alarmes → création de bons de travail → notification à la personne responsable), gestion du cycle de vie des comptes cross-SaaS (intégration → attribution d'autorisations → récupération de démission), automatisation de l'approbation des dépenses. Réduction des coûts et augmentation de l'efficacité : en prenant comme exemple le traitement des bons de travail informatiques, il faut en moyenne 3 à 5 minutes pour créer manuellement un bon de travail. Après automatisation, il se déclenche en quelques secondes. Un spécialiste de l’exploitation et de la maintenance informatique peut gagner environ 2 à 3 heures en traitant 50 bons de travail chaque jour.
• Processus RH : Automatisation du processus d'intégration (confirmation de l'offre → création de compte système → demande d'équipement → e-mail de formation), enchaînement des présences et approbation des congés. Dans ce type de scénario, des points d'approbation manuels doivent être configurés pour les sections impliquant les données confidentielles des employés.

Make convient aux personnes

La stratégie multimodale de Make peut servir quatre types de rôles, mais la profondeur d'application pour chaque type est différente.

• Équipe informatique et plateforme : la meilleure adéquation. Les équipes informatiques ont besoin d'une gouvernance automatisée et unifiée entre les départements, et la vue panoramique et les journaux d'audit de Make Grid offrent une visibilité sur la gestion. Convient aux organisations qui disposent déjà de plusieurs systèmes SaaS et nécessitent une gestion des connexions standardisée.
• Opérateurs opérationnels et marketing : l'orchestration sans code abaisse le seuil de construction des processus, mais nécessite que les utilisateurs disposent de capacités de désassemblage de processus - la capacité de transformer « les actions commerciales que je souhaite automatiser » en une réflexion structurée de déclencheurs → actions → jugements conditionnels. Ce n’est pas quelque chose qui vient naturellement à tous les opérateurs.
• Automation Artifact and Efficiency Manager : les équipes qui se concentrent sur le retour sur investissement peuvent utiliser la solution gratuite pour effectuer un PoC et utiliser les données de consommation de crédit pour calculer de manière inverse le coût d'un seul processus. La transparence de facturation de Make est un avantage dans ce scénario.
• Acheteurs Entreprise et Conformité : certification SOC 2 / RGPD + SSO + journaux d'audit, fonctionnalités de base de conformité complètes. Mais les scénarios non applicables sont également clairs : organisations qui ont besoin d'un déploiement entièrement privé (Make n'a pas d'option auto-hébergée) ; des scénarios en temps réel avec des exigences de latence d'exécution inférieures à la seconde ; les utilisateurs légers qui n'ont besoin que d'une simple automatisation de style Zap au niveau personnel (Zapier a des coûts d'apprentissage inférieurs).

Résumé et perspectives de Make

La valeur fondamentale de Make est d'intégrer la flexibilité de l'orchestration visuelle et les capacités de prise de décision autonomes des agents IA dans la même plateforme. Dans le même temps, il résout le problème de la « boîte noire » de l'automatisation d'entreprise grâce à Make Grid et aux modules de gouvernance. Ce n'est pas l'option la plus légère sur la voie de l'automatisation, mais à l'intersection des trois dimensions des processus métier complexes, de la collaboration entre plusieurs départements et de l'intégration native de l'IA, elle constitue une nette différence par rapport aux produits concurrents tels que Zapier et n8n.

Limites actuelles : (1) L'auto-hébergement/déploiement privatisé n'est pas pris en charge, et les organisations ayant des exigences élevées en matière de souveraineté des données doivent l'évaluer soigneusement ; (2) La fonction AI Agent est toujours dans une période d'itération rapide et la stabilité de l'environnement de production doit être vérifiée via PoC ; (3) La transparence des coûts du modèle de facturation des points de crédit pour les scénarios d'exécution à haute fréquence doit être améliorée ; (4) L'interface chinoise et le support documentaire n'ont pas été rendus publics et la voie de mise en œuvre pour le marché chinois n'est toujours pas claire.

Évaluation des risques d'approvisionnement et d'adoption : Il est recommandé d'utiliser le plan gratuit pour mener un projet pilote à petite échelle sur 1 à 2 processus à haute répétition et à faible risque (tels que la synchronisation des données de formulaire, l'automatisation des notifications) afin de vérifier si l'efficacité de la construction et la consommation de crédit sont conformes aux attentes. Il est recommandé que le cycle pilote dure de 2 à 4 semaines et se concentre sur l'enregistrement : le temps nécessaire à la création d'un seul scénario, le volume d'exécution quotidien, le taux d'échec et le coût de récupération. Après avoir confirmé que le modèle est réalisable, envisagez d'étendre la solution Core/Pro ; avant d'acheter, les entreprises doivent confirmer la granularité fine du SSO, la région de résidence des données et les conditions du SLA dans le contrat d'entreprise. Pour les organisations ayant un besoin urgent de déploiement privé, il est recommandé d’évaluer n8n (auto-hébergement open source) comme alternative.

Outils associés : notion-ai, google-workspace

Evolution du modèle et de la version de Make

Mises à jour itératives continues, la dernière version introduit une optimisation des performances et de nouvelles fonctionnalités. Les informations sur la version historique peuvent être consultées sur la page de version officielle. Il n’existe pas encore de calendrier complet d’évolution de la version publique. Il est recommandé de prêter attention à l'annonce officielle pour comprendre le rythme des mises à jour des fonctionnalités.

Comment utiliser Make

• Client Web : Vous pouvez l'utiliser en visitant le site officiel et en créant un compte. La plupart des fonctions ne nécessitent pas d'installation.
• Accès API : fournit une API RESTful, les développeurs peuvent obtenir la clé API et l'intégrer dans leurs propres applications.

Informations de version

• Créer des agents IA ：La fonctionnalité AI Agent est lancée publiquement, prenant en charge l'automatisation agentique, la connexion MCP et l'intégration d'applications IA (plus de 400 intégrations IA), et le flux de travail de l'agent peut être créé via des mots d'invite ou par glisser-déposer. Le numéro de version spécifique et la date de sortie précise sont soumis à la page officielle en temps réel. （~2025）
• Intégrateur ：Il commence par une orchestration visuelle de scènes en plusieurs étapes, prend en charge le branchement, l'agrégation, le routage et le déclenchement programmé, et se positionne comme une alternative flexible à Zapier. Il n’y a pas encore de date officielle précise. （~2015）
• Marque renommée ：Après avoir été rachetée par Celonis, elle a achevé la mise à niveau de la marque, reconstruit l'interface, renforcé les capacités de gouvernance au niveau de l'entreprise (SSO, journaux d'audit, gestion des autorisations) et introduit la vue panoramique Make Grid pour surveiller l'état des opérations d'automatisation inter-départements. Il n’y a pas encore de date officielle précise. （~2022-02）
• Faire l'introduction des capacités de l'IA ：Les nœuds d'IA générative (OpenAI, DeepSeek, Perplexity, etc.) sont intégrés à la plateforme pour prendre en charge l'appel direct de LLM dans la scène pour la génération de texte, la classification, le résumé et l'extraction de données. Il n’y a pas encore de date officielle précise. （~2024）